基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

中国股票市场的波函数

基于量子力学的基本假设,对 Zhang 和 Huang 提出的股票市场量子模型进行了改进,构建新的股票市场的哈密顿函数.通过求解相应的薛定谔方程,得到描述股票收益率的波函数.从理论上验证了在中国股票市场上,股票的价格受到市场信息的影响,因利好信息而升高,因不利信息而下降     

上市公司估值模型的实证分析——基于中国神华2005年至2010年的数据

随着我国股票市场的发展,上市公司股票价值的评估成为了投资者最为关注的内容.文章对上市公司估值模型的分析进行了较为详细的介绍,阐述了贴现现金流估值法的计算过程,并以中国神华股票的估值为例,运用两阶段FCFF模型对其股票进行了合理的估值,得出该股票的内在价值为投资者提供一定的借鉴和参考依据.     

股票流动性与公司债信用利差关系研究

根据我国股票市场和公司债市场流动性溢出效应的特点,构建了包含债券和股票市场内部和外部流动性冲击的公司债结构化定价模型,以分析债券和股票市场内部和外部流动性冲击对公司债信用利差的影响.基于模型对2008-01-01～2016-12-31期间沪、深两市的公司债交易数据和相应公司股票交易数据进行了实证分析,结果发现在债券和股票市场内部和外部流动性冲击下,债券和股票的流动性对于公司债信用利差的影响均符合模型的预期,并且对于较低信用级别和短期期限的债券信用利差影响更为显著,从而证实了所提出的理论模型的合理性.     

基于Copula的股票市场VaR和最优投资组合分析

在股票市场风险分析中,对不同股票相关结构的讨论有着重要意义,从而引出对如何选取好的相关结构模型来捕捉股票间的相关变化规律的讨论.本文选取Gauss Copula、t Copula、Gumbel Copula和Mixed Gumbel Copula,运用两步半参数估计法对股票市场相关结构建模,并依据建立的模型进行VaR分析,采用Wald型检验方法来判断VaR估计效果.从效用最大化角度出发,确定最优投资组合.     

基于关系数和最佳阈值的股票网络构建及应用

股票间的相关性分析对于风险管理、投资决策具有重要作用。针对股票市场中股票间的相关性研究,选取收益率指标作为研究对象,利用时间序列与网络阈值等相关知识,计算股票间相关系数矩阵,建立相关系数模型、股票网络等。同时,从所建立的网络出发,使用Ucinet6．0软件对市场内所有股票进行分类,通过抽取市场样本股对市场板块进行划分,并与中国现实中的板块进行比较,找出异同的原因。     

个股股价走势影响因素分析——以鞍钢股份为例

股票市场目前是中国金融市场中重要的组成部分,股票投资成为了一个越来越被普遍接受的投资选择。股票投资者在关注股票市场的系统风险的同时,也关注个股自身的非系统风险,能否通过个股与大盘的关系从而对投资提供决策成为人们所关心的问题。文章主要以鞍钢股份为例,运用回归分析方法并结合SPSS软件建立了线性回归模型和非线性回归模型,分析得出了影响鞍钢股份股票价格变动的主要因素,并作了简单的总结和评价。     

基于收益率的股票相关性计量分析

针对股票间相关性,通过相关分析、系统聚类分析、网络构建等多种方法,以收益率为对象,建立股票间相关性度量指标模型,运用软件 Excel、Matlab 得出股票相关系数矩阵,并设置合适的阈值,利用软件Netdraw 构建出基于最佳阈值和相关系数所对应的股票网络。然后从所建网络出发,对中国股票市场中的板块进行聚类分析,最终建立起一个以收益率为指标来研究股票相关性的模型,为研究股票相关性提供了一个相对比较完善的方案。     

国际石油期货价格与我国股票市场收益关系的实证研究

自20世纪70年代中期以来,石油价格的波动对股票市场乃至世界经济均造成了不小的影响.以上海证券交易所中上证指数和上证行业指数为研究对象,建立VAR模型,并用方差分解法研究石油期货价格对股票收益的动态关系.通过把石油期货价格对股票市场的冲击分为正冲击和负冲击,研究了其对股票市场冲击的非对称效应.     

中国股票市场的波函数

基于量子力学的基本假设,对Zhang和Huang提出的股票市场量子模型进行了改进,构建新的股票市场的哈密顿函数。通过求解相应的薛定谔方程,得到描述股票收益率的波函数。从理论上验证了在中国股票市场上,股票的价格受到市场信息的影响,因利好信息而升高,因不利信息而下降。     

中国货币政策对股市传导效应的实证研究

自2008年以来,中国宏观经济政策调整频繁,同时股市也出现了几番明显的涨跌。这说明对中国货币政策对股市的传导效应研究,以及如何运用货币政策稳定股市的研究显得尤为必要。因此采用2001年1月至2010年12月的月度数据,建立SVAR模型,研究在外汇市场影响条件下的中国货币政策对股市的传导效应。结果显示:基础货币供应量M0和外汇储备规模均对股市存在较大的传导影响;人民币汇率与股价指数在短期内呈较弱的负相关,之后呈正相关关系。     

基于模糊聚类技术的股票投资价值评价指标选择

从实证角度为价值投资理论在中国股市的应用建立了股票投资价值评价指标集.首先深入分析股票投资价值的诸多影响因素,然后以全部上市公司为样本,采用模糊聚类技术对股票投资价值的各影响因素进行聚类,并依据相关指数对同类指标进行筛选,最终得到一个科学的和有操作性的股票投资价值评价指标集.该股票投资价值评价指标集基本涵盖了股票投资价值所包含的有效信息,因此可以用多维数组来刻画一支股票的价值信息,从而为人工智能方法在股票价值投资方面的应用提供了实证依据.     

洞悉中国股市的波动特征及其时间敏感性--R/S分析方法的理论及其应用

运用R／S分析方法对中国股市进行研究，摒弃了以前多数学者对中国股市的单个指标的片面研究．而是从纵横两个方面研究中国股市．横向表现在选择了中国股市最具有代表性的两个指数——上证综指和深成指数；纵向表现在分别探索了两个指数在5个长短不同的时间增量上的收益率的分形特征及其时间敏感性．最后通过纵横两个方面的比较揭示了中国股市的波动特征。     

基于案例推理的股价操纵行为判别系统研究

自中国股票交易市场成立以来,各种各样的股价操纵行为层出不穷。本文就如何对股价操纵行为进行判别做了研究,设计了一个基于案例推理的股价操纵行为判别系统。利用1996~2009年间在中国股市中被公开披露和查处的股价操纵案构建案例库,在前人研究的基础上从价量和风险两个角度提取了股票的若干市场交易属性作为判别指标,并通过二值Logistic回归分析确立了指标属性的权重,随后采用K最近邻法作为案例检索算法,依据指标属性的特征同时确立了属性相似度的计算方法,并利用SQL语言对核心算法在数据库中进行了程序实现。同时,通过设计“阈值控制法”来维护案例库,确保了案例库中知识的代表性并能有效降低信息冗余度。基于案例推理的股价操纵行为判别系统能够绕过“知识获取”这个难题,克服基于规则的推理系统的一些弱点,为今后股价操纵行为的判别研究提供了一个新的方向。     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

QFII对中国股市的稳定作用研究

诸多文献研究表明机构投资者可以起到稳定股市的作用。在我国,作为第二大机构投资者的QFII是否也能发挥稳定股市的作用是研究核心。对2007年—2010年上半年间QFII持股的相关数据进行了实证分析,研究结果发现QFII持股比例越高的股票,其股价波动性越大。这说明QFII的参股会增大股票的波动性,QFII在我国无法起到稳定股票市场的作用。研究对我国证券市场投资者发展政策和制度制定具有一定的参考意义。     

基于战略管理的我国证券监管分析

证券市场是我国经济生活中最受人瞩目的市场，对证券市场监管的分析很多。本文试图从战略管理的角度对我国的证券监管进行一些分析，为提高证券监管水平，实施证券市场的市场化战略提出新的思路。     

中国股市和美国股市的联动性分析

为分析中关股市之间的联动性。针对两国主要股票指数,建立VAR模型,运用脉7中响应函数和方差分解进行研究．结果表明：美国股市波动对中国股市有一定的影响,但中国股市波动对美国股市的影响较小,中美股市存在一定的联动性．     

股票价格影响因素研究

以上证(A股)指数作为因变量，通过选取影响股市整体水平的指标，运用回归分析方法并结合SPSS软件建立了线性回归模型和非线性回归模型，分析得出了影响我国股票价格趋势变动整体水平的主要因素。     

股权分置改革前后中国股市混沌分形特征比较

股权分置一直是困扰中国股市的制度性缺陷.通过计算股改前后沪深两市4种指数的Hurst指数和分形维,来比较股改前后市场的混沌分形特征.得出一系列结论:中国股票市场具有混沌分形特征,股改明显加快了丧失初始条件记忆的速度;股改后市场的投资风险有加大的趋势;深市最少需要4个变量来建立市场的动力学方程,而沪市就至少需要5个变量,沪市比深市复杂些;股改后两市分形维有下降趋势,股改有提高市场效率的趋势.这些结论可为研究股权分置改革对中国股市的影响提供一点思路.